Image Denoising Using AutoEncoders in Keras and Python

4.5
estrellas
260 calificaciones
ofrecido por
Coursera Project Network
6568 ya inscrito
En este proyecto guiado, tú:

Understand the theory and intuition behind Autoencoders

Build and train an image denoising autoencoder using Keras with Tensorflow 2.0 as a backend

Assess the performance of trained autoencoders using various Key performance indicators

Clock2 hours
IntermediateIntermedio
CloudNo se necesita descarga
VideoVideo de pantalla dividida
Comment DotsInglés (English)
LaptopSolo escritorio

In this 1-hour long project-based course, you will be able to: - Understand the theory and intuition behind Autoencoders - Import Key libraries, dataset and visualize images - Perform image normalization, pre-processing, and add random noise to images - Build an Autoencoder using Keras with Tensorflow 2.0 as a backend - Compile and fit Autoencoder model to training data - Assess the performance of trained Autoencoder using various KPIs Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Habilidades que desarrollarás

  • Deep Learning
  • Artificial Intelligence (AI)
  • Machine Learning
  • Python Programming
  • Computer Vision

Aprende paso a paso

En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:

  1. Project Overview

  2. Import libraries and datasets

  3. Perform data visualization

  4. Perform data preprocessing

  5. Understand the theory and intuition behind autoencoders

  6. Build and train autoencoder model

  7. Evaluate trained model performance

Cómo funcionan los proyectos guiados

Tu espacio de trabajo es un escritorio virtual directamente en tu navegador, no requiere descarga.

En un video de pantalla dividida, tu instructor te guía paso a paso

Instructor

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Preguntas Frecuentes

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